強化學習(八)價值函式的近似表示與Deep Q-Learning
在強化學習系列的前七篇裡,我們主要討論的都是規模比較小的強化學習問題求解演算法。今天開始我們步入深度強化學習。這一篇關注於價值函式的近似表示和Deep Q-Learning演算法。 Deep Q-Lea
在強化學習系列的前七篇裡,我們主要討論的都是規模比較小的強化學習問題求解演算法。今天開始我們步入深度強化學習。這一篇關注於價值函式的近似表示和Deep Q-Learning演算法。 Deep Q-Lea
RNN(Recurrent Neural Network 迴圈神經網路) 迴圈神經網路的基本概念和地位: RNN 是一類用於處理序列資料的神經網路 。那麼什麼是 序列資料 ? 時間序列資料是指在不
【導讀】傳統的肉眼識別方法是很難直接識別出 NIs (自然影象) 和 CG (計算機生成的影象)。本文中提出了一種高效的、基於卷積神經網路 (CNN) 的影象識別方法。通過大量的實驗來評估模型的效能。實驗結果表
原文連結: 成分句法分析綜述 - WeiYang Blog 一直以來想對保研到現在一年多看過的論文進行一個總結,正好趕上下週二要講組會,所以將自己看過的成分句法分析相關的論文梳理一下,寫一
編者按:人工智慧的一些表現令人讚歎。但是它們是如何實現這些成就的過程在人類眼裡卻是個黑箱。技術作家及藝術家James Bridle最近出版了一本反映機器崛起的新書,《New Dark Age(新黑暗時代)》。其中對
作者:KasparMärtens 編譯:Bot 編者按:幾個月前,Deepmind在ICML上發表了一篇論文《Neural Processes》,提出了一種兼具神經網路高效性和高斯過程靈活性的
作者:Zafarali Ahmed 編譯:weakish 迴圈神經網路(RNN)在翻譯(谷歌翻譯)、語音識別(Cortana)和語言生成領域取得了巨大的成功。在Datalogue,我們處理大量
MXNET-Scala Useful Tools Implementation of the estimation of model size and flop counts for convolution
【編者按】12個AI技術應用在醫療領域的案例,有些還在研究階段,有些已經展開臨床測試,讓我們看看有哪些。 本文發於青亭網,作者前沿科技新媒體, 經億歐大健康編輯,供行業人士參考。 隨
卷積神經網路的發展主要是為了解決人類視覺問題,不過現在其它方向也都會使用。發展歷程主要從Lenet5->Alexnet->VGG->GooLenet->ResNet等。 Lenet5
歡迎來到迴圈神經網路的插圖指南 。我是 邁 克 爾 ,也被稱 為 LearnedVector ,我是 AI 語音領域的機器學習工程師 。如果你 剛剛 開始使用 ML 並希望在 Recurrent 神 經 網
*本文作者:Murkfox,本文屬 FreeBuf 原創獎勵計劃,未經許可禁止轉載。 前言 硬體虛擬化為廣大從事IT行業的朋友提供了極大的便利。同時也是“雲”這一概念的重要支援技術之一。微軟在前有V
隨著人工智慧的發展和資本的湧入,教育這一領域逐步被注入了新的生機,尤其在 K12 領域。那麼,看似神祕的人工智慧到底能解決教育中的哪些問題呢? 今日, K12 線上教育公司盒子魚英語 釋出了智慧
Part 1: paper Figure 1 Style Transfer是AI將不同風格和內容結合在一起從而創造出新藝術作品的技術。如Figure
通用技巧 有些技巧對你來說可能就是明擺著的事,但在某些時候可能卻並非如此,也可能存在不適用的情況,甚至對你的特定任務來說,可能不是一個好的技巧,所以使用時需要務必要謹慎! 使用 ADAM 優化器 確